广州城区低空逆温及其对空气质量影响分析

研究了广州城区的低空逆温特征,并分析其对空气质量的影响,发现广州城区全年均有低空逆温出现,低空逆温平均时长为4.4 h,干季低空逆温出现天数和平均时长均高湿季约50%,干季低空逆温使温度垂直递减率更小。低空逆温呈现一强一弱的双峰型日变化特征,干季双峰型更为明显,峰值主要集中在午后前后和清晨,湿季低空逆温出现高峰的时间早于干季,且出现的频次更为集中在夜间。干季出现逆温时对大气扩散条件影响更大,污染物浓度更容易累积。广州市AQI超标时有超过50%的天数同时出现了低空逆温,其中干季NO_2和PM_(2.5)浓度变化对低空逆温更为敏感,干季出现低空逆温时,NO_2和PM_(2.5)浓度显著上升。     

大连市大气污染特征、影响因素及来源分析

基于2016—2017年大连市6种大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3、CO)的监测数据,研究污染物浓度的时间变化、周末效应及气象影响因素。结果表明,大连市大气污染物以O_3、PM_(10)和PM_(2.5)为主;冬季主要污染物为颗粒物,夏季为O_3。受供暖燃煤等影响,PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度供暖季显著高于非供暖季。大气污染物浓度季节变化显著,且PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2呈现周末较高的"周末效应"。利用相关性分析考察温度、湿度、风速等气象因素对污染物的影响;利用后推气流轨迹等方法分析大连市大气PM_(2.5)可能的来源。     

餐厨垃圾与污泥厌氧发酵动力学特性分析

基于2016—2017年大连市6种大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3、CO)的监测数据,研究污染物浓度的时间变化、周末效应及气象影响因素。结果表明,大连市大气污染物以O_3、PM_(10)和PM_(2.5)为主;冬季主要污染物为颗粒物,夏季为O_3。受供暖燃煤等影响,PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度供暖季显著高于非供暖季。大气污染物浓度季节变化显著,且PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2及NO_2呈现周末较高的"周末效应"。利用相关性分析考察温度、湿度、风速等气象因素对污染物的影响;利用后推气流轨迹等方法分析大连市大气PM_(2.5)可能的来源。     

挥发性污染物二硫化碳处理技术

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

西安城郊采暖季大气污染物浓度特征研究

2016年11月—2017年2月在西安市城郊连续观测了NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)的浓度,利用观测数据分析大气污染物的日变化和周末效应特征,结合不同污染物间的相关性分析结果,初步探讨了污染物间的相互作用机理。结果表明:观测期间NO_2、SO_2、O_3和PM_(2.5)浓度的平均值分别为(39.9±21.0),(77.2±22.8),(37.7±23.5),(192±141)μg/m3。PM2.5污染最为严重,超过国家二级标准的2.56倍。NO_2、SO_2和O_3浓度日变化特征显著,其中NO_2和O_3日变化为单峰型,SO_2日变化为单峰单谷型,PM_(2.5)日变化幅度较小。NO_2和SO_2周末效应较为明显,O_3和PM_(2.5)周末与工作日相差较小。PM_(2.5)浓度与NO_2、SO_2和OX浓度均为显著正相关,表明前体物和大气氧化性对PM_(2.5)浓度有显著影响。     

城市地区PM_(2.5)周末效应的初步研究

本文利用2014年全国78个城市497个环境监测站的实时观测数据,分析了2014年颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10)和污染气体(包括SO_2、NO_2、CO和O_3)的分布特征并初步探讨了城市地区周末与工作日PM_(2.5)浓度的变化规律。2014年78个城市PM_(2.5)年均浓度值为71.9μg·m~(-3),华北地区PM_(2.5)年均浓度值在80~120μg·m~(-3),长三角地区PM_(2.5)的年均值在40~60μg·m~(-3)。污染气体相对于颗粒物更多的受到当地排放的影响。发现典型城市地区如北京、上海、广州、成都和西安等存在周末污染物浓度比工作日低的"PM_(2.5)周末效应",其中北京的周末效应最明显,对北京的周末效应进行初步分析发现周末与工作日机动车排放的变化是导致北京周末效应的主要原因。     

广州干湿季典型灰霾过程水溶性离子成分对比分析

利用广州气象台2011年地面逐时能见度和相对湿度数据,以及广州番禺南村大气成分站2011年逐时Marga数据、PM数据,对比分析了一次湿季(4—9月)灰霾过程和干季(10月—次年3月)灰霾过程的污染特征.研究表明,相对干季灰霾过程,湿季灰霾过程颗粒物浓度较低,且细粒子所占比例较高;由于湿季较干季光化学反应较为活跃及可能受气象因素的不同影响,导致干湿季灰霾过程颗粒物浓度的总体变化趋势相反;湿季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)占PM_(2.5)质量百分比的76%,是PM_(2.5)的主要成分;干季灰霾过程二次无机离子(SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-)仅占PM_(2.5)质量百分比的34%;湿季硫氧化率(Sulfur Oxidation Ratio,SOR)、氮氧化率(Nitrogen Oxidation Ratio,NOR)值大于干季,说明二次离子对湿季灰霾的贡献比干季要大;湿季灰霾过程中气溶胶酸性比干季弱.根据相关性分析结果可知,湿季灰霾过程中,NH_4~+主要与SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl-及NO_3~-结合,K+主要与Cl-和NO_3~-结合,极少部分与SO_4~(2-)结合;而在干季灰霾过程中,NH_4~+除了与SO_4~(2-)结合之外,还以NH_4NO_3和NH_4Cl的形式存在,K~+主要与Cl~-和SO_4~(2-)结合,Na+主要与Cl~-及SO_4~(2-)结合.     

燃放烟花爆竹对云南省环境空气质量的影响

利用2016—2018年春节期间(除夕—初六)云南省环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O3的质量浓度监测数据,研究了春节期间燃放烟花爆竹对环境空气质量的影响,并采用spearman分析了除夕—初一PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO小时浓度值变化相关性。结果表明:春节期间(除夕—正月初六)超标天数集中出现在大年初一,首要污染物均为细颗粒物(PM_(2.5));烟花爆竹集中燃放阶段,SO_2、PM_(2.5)、PM_(10)日均值显著升高,O3、NO_2和CO的日均浓度值变化则基本不受其直接影响;总体上PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的小时浓度值变化趋势呈正相关,其中SO_2与PM_(2.5)、PM_(10)相关系数均值在0.800左右,高度正相关,这与全省除夕—初一污染物浓度的逐时变化趋势相一致。     

绍兴市大气环境容量与污染控制研究

利用2014—2016年绍兴市16个监测点位监测数据和代表年份2015年环统数据,分析了绍兴市大气环境现状、大气污染物变化特征和空间分布特征,重点对中心城区主要空气污染物浓度年、季和月变化特征进行分析,结果表明:绍兴市中心城区环境空气中SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度呈现"秋冬较高,春季次之,夏季较低"的季节变化特征,O_3质量浓度则正好相反。利用CAMX模型,对绍兴市主要大气污染物浓度进行模拟和结果校验,结果表明:绍兴市通过减排SO_2、NO_X和VOCS,全市SO_2、NO_2、PM_(2.5)、PM_(10)、O_3等污染物浓度将得到一定改善,PM_(2.5)则需协同削减至少18%的烟粉尘才能满足达标要求。推荐以烟粉尘为主其他污染物为辅的PM_(2.5)协同削减方案。建议从环境准入、强化减排、行业整治、协同削减、联防联控监管等方面进行污染控制。     

广州某区PM_(2.5)和气态污染物质量浓度的日变化特征及其相关性分析

本文分析了2015年3月至2016年2月广州某区细颗粒物(PM_(2.5))和气态污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3)质量浓度的日变化特征,并对PM_(2.5)和气态污染物之间质量浓度的相关性进行分析,结果表明:PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3大气污染物存在一定规律的日变化特征。PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO、O_3全年质量浓度的相关系数范围分别为0.184～0.219,0.271～0.436,0.170～0.368和0.051~0.318,存在一定的线性正相关关系。     

安阳市环境空气质量状况、污染原因与对策分析

分析了2008—2017年安阳市城市空气质量自动监测数据,结果显示:影响安阳市空气质量的主要因素及大气污染防治的主要问题是:PM_(2.5)、PM_(10)污染影响普遍,SO_2排放量大,NO_X浓度呈逐渐增高的趋势,臭氧污染显现。10a间安阳市城市大气中SO_2、NO_2、PM_(10)浓度值四季变化规律均呈现冬季秋季春季夏季,且冬季SO_2、NO_2、PM_(10)浓度值均呈显著上升趋势。10a间安阳市NO_2浓度变化呈显著上升趋势,降水类型经历了从硫酸型到硫酸-硝酸混合型的过渡过程。安阳市城区内大气污染物存在显著的空间差异性,位于西北部工业区的铁佛寺监测点位PM_(10)、SO_2、NO_2三项污染因子平均浓度值均为各点位最高值。O_3成为首要污染物的天数在明显增加,2017年4个国控点位的O_3-90浓度值均不达标。     

嘉兴市春季PM、主要污染气体和气溶胶粒径分布的周末效应

为研究嘉兴市周末与工作日主要污染物和气溶胶粒径分布变化的差异,对2015年5月南湖区城区污染气体(SO_2、NO_2、CO和O_3)、PM(PM10和PM_(2.5))和10 nm~10μm气溶胶数浓度粒径谱分布进行了观测分析.结果表明,嘉兴市SO_2、NO_2、CO和O_3存在显著的周末效应,周末白天O_3浓度低于工作日.O_3在周末峰值出现时间为14:00,比工作日晚1 h.PM_(2.5)的周末效应要比PM10明显.PM_(2.5)/PM10周末为0.7,在工作日为0.6.嘉兴市气溶胶数浓度均集中在500 nm以下,周末和工作日平均数浓度分别为16 602 cm~(-3)和23 309 cm~(-3).核模态粒子数浓度的周末效应最显著,核模态和粗模态粒子表面积浓度的周末效应最显著,积聚模态和粗模态粒子质量浓度的周末效应最显著.周末和工作日气溶胶数浓度谱分布为单峰型分布,表面积浓度谱为三峰型分布,质量浓度谱为四峰型分布.     

福州市区大气污染物质量浓度时空分布特征分析

利用2014年2月1日—2015年1月31日福州市区6个国控空气质量监测站点CO、SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)、PM_(10)逐时监测数据,综合分析了福州市区大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:福州市区首要污染物为PM_(10),且SO_2、CO污染程度极低,6个站点质量浓度超标率均未超过10%,其中鼓山站的空气质量最优,达到国家一级标准的概率超过了50%。在污染物质量浓度日变化曲线中发现,只有O_3呈单峰形态,峰值出现在14:00左右,通过对污染物的"周末效应"分析,发现CO、PM_(2.5)工作日质量浓度显著高于周末。     

重庆市大气主要污染物特征分析

基于环境空气质量监测数据,分析了各项污染物时间变化特征,并利用SPSS 19.0软件进行相关性分析和主成分分析。结果表明:SO_2和CO污染较轻,NO_2浓度水平较高,O_3和PM_(2.5)污染相对严重。SO_2和O_3呈现"单峰型",NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)呈现"双峰双谷型"的日变化特征。SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)呈"U型",O_3呈现倒"U型"季节变化特征。PM_(10)、PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO,SO_2与NO_2、CO,NO_2与CO呈现正相关;NO_2、CO与O_3呈现负相关。主成分分析法结果显示第1个因子为PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2,第2个因子为O_3。     

温州城区大气污染特征数值模拟与来源解析

文章以位于温州城区的瓯海区为例,在建立大气污染源清单的基础上,利用WRF-CMAQ、CALPUFF模型分析了外来污染物区域输送对瓯海区的影响,模拟了瓯海区主要大气污染物浓度分布,解析了区域大气污染物排放来源。WRF-CMAQ模型模拟结果表明,区域大气污染物SO_2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)的输送对瓯海区的贡献影响均呈现冬季(1月)>春季(4月)>秋季(10月)>夏季(7月)的变化规律,这可能与大气污染物来源有关。CALPUFF模型模拟结果显示,瓯海区SO_2和PM_(10)的年平均浓度达标,但NO_2和PM_(2.5)出现超标现象。除SO_2均能达标外,部分敏感目标处NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)年平均浓度有不同程度的超标现象。来源分析结果表明,瓯海区大气污染物SO_2和NO_2主要来自本地源排放,而PM_(10)和PM_(2.5)本地源与外来源的排放贡献相当。     

西安市主要大气污染物浓度变化特征及相关特性分析

分析西安市主要大气污染物浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3)随时间、空间的变化特征及其与天气情况、车流量变化之间的相关特性。结果表明:大气污染物浓度会因地区特点随人流量呈规律性波动;PM_(2.5)、PM_(10)与对应的SO_2、NO_2、CO、大气相对湿度呈正相关,与臭氧、温度、风速呈负相关;受排放及气温辐射影响,NO_2浓度在午后出现峰值且滞后于交通峰值;连续型降水对PM_(10)的稀释作用随降雨天数的增加呈"驼峰"型变化。     

达州市城区大气污染物浓度变化特征及影响因素分析

利用达州市城区环境空气自动监测站2015—2017年数据,研究了大气污染物的浓度变化特征和影响因素。结果表明:达州市城区未受到SO_2污染,PM_(10)和PM_(2.5)同比大幅下降,NO_2、CO和O_3-8 h浓度有所上升。污染物在不同季节的差异显著性不同,SO_2、CO、O_3-8 h在不同季节之间均存在显著差异(P<0.05),NO_2浓度在除秋季和冬季外的其他季节之间均存在显著差异,PM_(10)和PM_(2.5)浓度在除春季和秋季外的其他季节之间均存在显著差异。不同污染物的月均浓度变化曲线和不同季节的小时浓度变化曲线,以及不同季节的相关性也具有明显的特征。同时,本研究还建立了PM_(10)和PM_(2.5),NO_2和CO分别在不同季节的预测线性模型,为进一步了解污染物之间的相互关系和预测污染物的浓度发展趋势提供了参考。     

秀山县城区大气环境质量特征研究

为详细了解秀山县城区大气质量状况,选择2016年9月—2017年1月大气观测数据进行分析研究,结果表明:研究时段内PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2和O_3大气污染物浓度均满足《GB3095-2012环境空气质量标准》中二级标准要求,随着月份变化,PM_(10)、PM_(2.5)和O_3呈先降低再升高的趋势,NO_2呈逐渐增加趋势,SO_2变化趋势相对平缓。大气污染物NO_2与PM_(10)和PM_(2.5)呈显著性相关,聚类分析结果表明PM_(10)、PM_(2.5)对大气环境质量影响较大。气象参数与大气污染物均呈明显相关性,表明气象条件对污染物的扩散起着重要作用。     

北京市2014年APEC期间及前后城区大气污染物变化特征

该文选择北京城区12个空气质量监测点,研究APEC前后及期间污染物时空变化特征及相互关系,并从不同角度分析污染物时空变化的影响因素,探讨APEC期间采取的临时减排措施对污染物的影响。结果表明:除O_3外,APEC期间污染物浓度低于非APEC期间,各污染物浓度在会间逐日变化呈"M"型、日变化最为平稳(α=0.05,Sig0.05),基本呈从北至南、从西至东的递增趋势,O_3浓度空间变化和NO_2的相反耦合度最高(p=0.01,r-0.80);PM_(2.5)、SO_2、NO_2和CO相互间在不同时段呈不同水平的正相关关系,但O_3在和其他污染物呈负相关。大气污染物浓度主要受排放源、气象因素、区域传输及污染物相关性等综合因素的影响,通过回归分析发现SO_2、NO_2、CO浓度和温度负相关性显著(α=0.05,Sig0.05),NO_2、CO、PM_(2.5)和湿度负相关性极显著(α=0.05,Sig=0.000.05)。PM_(2.5)为APEC期间首要污染物,PM_(2.5)浓度在各因素综合影响下降低,使得会间空气质量达到优良水平,因此,APEC期间采取的减排措施取得成效,可为相关环保部门采取合理有效的环保手段提供指导。     

宝鸡市春季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2污染现状分析

收集PM_(2.5)实时监控网提供的2015年春季宝鸡市大气污染物浓度的实时数据,分析宝鸡市各监测点大气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2的日均值和月均值浓度变化特征以及各污染物的负荷系数。结果表明:各监测点大气污染物月平均浓度3—5月呈下降趋势,但整体的空气质量状况有待进一步提高;宝鸡市大气颗粒物呈区域性污染,各监测点之间的差距较小,而污染气体SO_2和NO_2具有点状污染特征;4种主要的大气污染物中,PM_(2.5)和PM_(10)的贡献率超过一半以上,但SO_2和NO_2同样不可忽视。